Intelligence Artificielle Responsable : Conception de Cadres pour des Pratiques Éthiques, Durables et Conscientes des Risques

Responsible Artificial Intelligence : Designing Frameworks for Ethical, Sustainable, and Risk-Aware Practices

• Auteur / Autrice : Ahmad Haidar
• Direction : Christine Balague
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences de gestion
• Date : Soutenance le 30/09/2024
• Etablissement(s) : université Paris-Saclay
• Ecole(s) doctorale(s) : Droit, Economie, Management
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut Mines-Télécom-Business School. Laboratoire en Innovation, Technologies, Economie et Management (Evry, Essonne)
• Partenaire(s) de recherche : Référent : Université d'Évry Val d'Essonne
• Partenaire(s) de recherche : graduate school : Université Paris-Saclay‎. Graduate School Économie & management (2020-...)
• Jury : Président / Présidente : Manuel Zacklad
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Julien Cloarec, Margherita Pagani, Liliana Mitkova, Hassan Ayoub
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Julien Cloarec, Margherita Pagani

Mots clés

Mots clés contrôlés

Intelligence artificielle

Mots clés libres

Intelligence Artificielle Responsable

Innovation Numérique Responsable

Risques de l'IA Générative

Cadre de Gouvernance de l'IA

Principes Éthiques de l'IA

Responsible Artificial Intelligence

Responsible Digital Innovation

Generative AI Risks

AI Governance Framework

Ethical AI Principles

Résumé

L'intelligence artificielle (IA) transforme rapidement le monde, redéfinissant les relations entre technologie et société. Cette thèse explore le besoin essentiel de développer, de gouverner et d'utiliser l'IA et l'IA générative (IAG) de manière responsable et durable. Elle traite des risques éthiques, des lacunes réglementaires et des défis associés aux systèmes d'IA, tout en proposant des cadres concrets pour promouvoir une Intelligence Artificielle Responsable (IAR) et une Innovation Numérique Responsable (INR).La thèse commence par une analyse approfondie de 27 déclarations éthiques mondiales sur l'IA pour identifier des principes dominants tels que la transparence, l'équité, la responsabilité et la durabilité. Bien que significatifs, ces principes manquent souvent d'outils pratiques pour leur mise en œuvre. Pour combler cette lacune, la deuxième étude de la recherche présente un cadre intégrateur pour l'IAR basé sur quatre dimensions : technique, IA pour la durabilité, juridique et gestion responsable de l'innovation.La troisième partie de la thèse porte sur l'INR à travers une étude qualitative basée sur 18 entretiens avec des gestionnaires de secteurs divers. Cinq dimensions clés sont identifiées : stratégie, défis spécifiques au numérique, indicateurs de performance organisationnels, impact sur les utilisateurs finaux et catalyseurs. Ces dimensions permettent aux entreprises d'adopter des pratiques d'innovation durable et responsable tout en surmontant les obstacles à leur mise en œuvre.La quatrième étude analyse les risques émergents liés à l'IAG, tels que la désinformation, les biais, les atteintes à la vie privée, les préoccupations environnementales et la suppression d'emplois. À partir d'un ensemble de 858 incidents, cette recherche utilise une régression logistique binaire pour examiner l'impact sociétal de ces risques. Les résultats soulignent l'urgence d'établir des cadres réglementaires renforcés, une responsabilité numérique des entreprises et une gouvernance éthique de l'IA.En conclusion, cette thèse apporte des contributions critiques aux domaines de l'INR et de l'IAR en évaluant les principes éthiques, en proposant des cadres intégratifs et en identifiant des risques émergents. Elle souligne l'importance d'aligner la gouvernance de l'IA sur les normes internationales afin de garantir que les technologies d'IA servent l'humanité de manière durable et équitable.

Artificial Intelligence (AI) is rapidly transforming the world, redefining the relationship between technology and society. This thesis investigates the critical need for responsible and sustainable development, governance, and usage of AI and Generative AI (GAI). The study addresses the ethical risks, regulatory gaps, and challenges associated with AI systems while proposing actionable frameworks for fostering Responsible Artificial Intelligence (RAI) and Responsible Digital Innovation (RDI).The thesis begins with a comprehensive review of 27 global AI ethical declarations to identify dominant principles such as transparency, fairness, accountability, and sustainability. Despite their significance, these principles often lack the necessary tools for practical implementation. To address this gap, the second study in the research presents an integrative framework for RAI based on four dimensions: technical, AI for sustainability, legal, and responsible innovation management.The third part of the thesis focuses on RDI through a qualitative study of 18 interviews with managers from diverse sectors. Five key dimensions are identified: strategy, digital-specific challenges, organizational KPIs, end-user impact, and catalysts. These dimensions enable companies to adopt sustainable and responsible innovation practices while overcoming obstacles in implementation.The fourth study analyzes emerging risks from GAI, such as misinformation, disinformation, bias, privacy breaches, environmental concerns, and job displacement. Using a dataset of 858 incidents, this research employs binary logistic regression to examine the societal impact of these risks. The results highlight the urgent need for stronger regulatory frameworks, corporate digital responsibility, and ethical AI governance. Thus, this thesis provides critical contributions to the fields of RDI and RAI by evaluating ethical principles, proposing integrative frameworks, and identifying emerging risks. It emphasizes the importance of aligning AI governance with international standards to ensure that AI technologies serve humanity sustainably and equitably.